# [장내채권] 기본시세 - 장내채권 발행정보
# Generated by KIS API Generator (Single API Mode)
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2025-06-19

"""

import logging
import time
from typing import Optional
import sys

import pandas as pd

sys.path.extend(['../..', '.'])
import kis_auth as ka

# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

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# [장내채권] 기본시세 > 장내채권 발행정보 [국내주식-156]
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# 상수 정의
API_URL = "/uapi/domestic-bond/v1/quotations/issue-info"

def issue_info(
        pdno: str,  # 사용자권한정보
        prdt_type_cd: str,  # 거래소코드
        tr_cont: str = "",  # 연속 거래 여부
        dataframe: Optional[pd.DataFrame] = None,  # 누적 데이터프레임
        depth: int = 0,  # 현재 재귀 깊이
        max_depth: int = 10  # 최대 재귀 깊이
) -> Optional[pd.DataFrame]:
    """
    [장내채권] 기본시세 
    장내채권 발행정보[국내주식-156]
    장내채권 발행정보 API를 호출하여 DataFrame으로 반환합니다.
    
    Args:
        pdno (str): 채권 종목번호(ex. KR6449111CB8)
        prdt_type_cd (str): Unique key(302)
        tr_cont (str): 연속 거래 여부
        dataframe (Optional[pd.DataFrame]): 누적 데이터프레임
        depth (int): 현재 재귀 깊이
        max_depth (int): 최대 재귀 깊이 (기본값: 10)
        
    Returns:
        Optional[pd.DataFrame]: 장내채권 발행정보 데이터
        
    Example:
        >>> df = issue_info("KR6449111CB8", "302")
        >>> print(df)
    """
    # 로깅 설정
    logger = logging.getLogger(__name__)

    # 필수 파라미터 검증
    if not pdno:
        logger.error("pdno is required. (e.g. 'KR6449111CB8')")
        raise ValueError("pdno is required. (e.g. 'KR6449111CB8')")

    if not prdt_type_cd:
        logger.error("prdt_type_cd is required. (e.g. '302')")
        raise ValueError("prdt_type_cd is required. (e.g. '302')")

    # 최대 재귀 깊이 체크
    if depth >= max_depth:
        logger.warning("Maximum recursion depth (%d) reached. Stopping further requests.", max_depth)
        return dataframe if dataframe is not None else pd.DataFrame()

    # API 호출 URL 및 거래 ID 설정
    tr_id = "CTPF1101R"

    # 요청 파라미터 설정
    params = {
        "PDNO": pdno,
        "PRDT_TYPE_CD": prdt_type_cd,
    }

    # API 호출
    res = ka._url_fetch(API_URL, tr_id, tr_cont, params)

    # API 호출 성공 여부 확인
    if res.isOK():
        # 응답 데이터 처리
        if hasattr(res.getBody(), 'output'):
            output_data = res.getBody().output
            if not isinstance(output_data, list):
                output_data = [output_data]
            current_data = pd.DataFrame(output_data)
        else:
            current_data = pd.DataFrame()

        # 데이터프레임 병합
        if dataframe is not None:
            dataframe = pd.concat([dataframe, current_data], ignore_index=True)
        else:
            dataframe = current_data

        # 연속 거래 여부 확인
        tr_cont = res.getHeader().tr_cont
        if tr_cont == "M":
            logger.info("Calling next page...")
            ka.smart_sleep()
            return issue_info(
                pdno,
                prdt_type_cd,
                "N", dataframe, depth + 1, max_depth
            )
        else:
            logger.info("Data fetch complete.")
            return dataframe
    else:
        # API 호출 실패 시 에러 로그 출력
        logger.error("API call failed: %s - %s", res.getErrorCode(), res.getErrorMessage())
        res.printError(API_URL)
        return pd.DataFrame()